यह पत्र बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) के सुरक्षित और विश्वसनीय परिनियोजन के लिए जनरेटिव नियंत्रण के महत्व पर जोर देता है, और मौजूदा प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और फाइन-ट्यूनिंग के अलावा, एक हल्की तकनीक, लेटेंट स्टीयरिंग के शोध रुझान का परिचय देता है। हालांकि, यह बताता है कि मौजूदा लेटेंट स्टीयरिंग का प्रभाव सीमित है, और इसे सुधारने के लिए विभिन्न कार्यों के लिए मानकीकृत मूल्यांकन मानदंड सुझाता है। इसके आधार पर, हम इंस्ट्रक्शन अटेंशन बूस्टिंग (इंस्टएबूस्ट) का प्रस्ताव करते हैं, जो एक उपन्यास लेटेंट स्टीयरिंग तकनीक है जो निर्माण प्रक्रिया के दौरान मॉडल के ध्यान को नियंत्रित करके संकेतों के प्रभाव को बढ़ाती है। इंस्टएबूस्ट मौजूदा तरीकों के फायदों को जोड़ता है और पिछले अध्ययनों पर आधारित है कि ध्यान हेरफेर ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल में प्रासंगिक नियमों के अनुपालन को नियंत्रित कर सकता है।